MTBF與MTTF對可靠性數據分析是ㄧ個基本的知識,但是似乎大多數人對這個數字有太多迷思,我試著將我所理解的MTBF(or MTTF)與大家分享,有錯誤的地方,請各位高手指導,也歡迎大家一起討論
(1). MTBF(Mean Time Between Failure),MTTF(Mean Time To Failure),這兩個的差異只是在於MTBF用於可維修之產品,而MTTF適用於不可維修之產品,在計算上也有些許的差異.
MTBF=T/r(產品總操作時間/T時間內總失效數)
MTTF=T/r(產品總操作時間/T時間內總失效數)
舉個例子:若投入5個產品,結束試驗時間為1000小時,其中有2個產品分別在200及500小時失效
(a).假設其為可維修:MTBF=(1000+1000+1000+200+800+500+500/2)=2500hrs
(b).假設其為不可維修:MTTF=(1000+1000+1000+200+500/2)=1850hrs
(2).考慮統計分配
(a).若產品符合指數分配,則R(t=MTBF or MTTF)=e(-λt)=e(-MTBF/MTBF)=e(-1)=0.368,也就是說當產品的使用時間達到MTBF(or MTTF)時,已經有63.2%的產品已經失效了.
(b).若產品符合常態分配,那當產品的使用時間達到MTBF(or MTTF)時,已經有50%的產品已經失效了.
(C).若適用韋伯分配來估計,MTBF與MTTF就不可混用了,MTBF=η, MTTF=ηΓ[1+1/β]
(3).應用在reliability prediction上的實務
基本上可靠度預估是根據各個元件的失效率來作預估的,而失效率又剛好為MTBF(or MTTF)的倒數(遵循指數分配),一般可靠度預估的方式有零件計數法(parts count)與零件應力分析法,許多可靠度預估軟體都有將基本零件的資料庫建立.
(4).須符合與驗證客戶開出之需求
舉一個例子說明
若某產品之壽命符合指數分布,且客戶要求每單件產品測試240hrs,證明在90%信賴水準下,產品具有5000hrs的平均失效時間,則需準備多少試件數?
0.9=1-e(-240n/5000), n=48 |
